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如果您曾经想过创建一个围绕语言学习模型构建的自定义聊天机器人，但是技术细节令人生畏，那么您来对地方了！在本文中，我们将向您介绍如何使用 Flowise 和 LangchainJS UI 创建一个聊天机器人，使其可以与 PDF 文件“对话”。
Flowise 是一个拖放式 UI，允许您使用 LangchainJS 构建自定义 LLM 流程。
LangchainJS 是一个框架，用于开发由 OpenAI 的 GPT-3.5 或 GPT-4 等语言模型提供支持的应用程序。
Flowise 的拖放式界面和可自定义的组件使其成为开发人员和非技术用户的强大工具。
本文将带您逐步完成创建一个聊天机器人的过程。首先，我们将介绍如何设置 Flowise，并创建一个 Flowise 项目。然后，我们将创建一个 Pinecone 帐户，并使用 Pinecone API 密钥和环境值来填充 Pinecone Upsert 文档。接下来，我们将上传 PDF 文件并与其对话。最后，我们将总结本文并分享一些最后的想法。
如果您对创建聊天机器人感兴趣，那么不妨按照本文的步骤一步一步地来尝试创建您自己的聊天机器人吧！
您是否曾经想创建一个围绕语言学习模型 ( LLM ) 构建的自定义聊天机器人，但发现技术细节令人生畏？
如果您是软件开发人员，这可能是一项简单的任务，因为大多数这些语言模型都可以通过 API 访问。但是，如果您不是软件开发人员但仍想构建聊天机器人怎么办？
值得庆幸的是，Flowise LangchainJS UI提供了一个解决方案。
什么是 Flowise？
Flowise 是一个拖放式 UI，允许您使用 LangchainJS 构建自定义 LLM 流程，LangchainJS 是一个框架，用于开发由OpenAI 的GPT -3.5 或 GPT-4 等语言模型提供支持的应用程序。
在本文中，我将向您展示如何使用 Flowise 与您的 PDF 文件“对话”。
步骤 1：设置 Flowise
将此GitHub 项目克隆或下载到本地磁盘。您应该能够看到这些文件：
🔗Flowise（https://github.com/FlowiseAI/Flowise）
在 Visual Studio Code 中打开项目文件夹，打开终端，然后运行以下命令：
这将安装 Flowise 并下载依赖项。通过运行以下命令启动 Flowise：
Flowise 启动后，在浏览器中打开此链接： http://localhost:3000 ，您应该会看到 Flowise 网络应用程序用户界面。
步骤2：创建一个 Flowise 项目
在此步骤中，我们将利用 Marketplace 中的现有模板。打开一个名为“Conversational Retrieval QA Chain”的模板。
将新项目另存为“TalkToPDF”。
接下来，我们将“文本文件”替换为“PDF 文件”，新的工作流程图应如下所示
步骤3：创建松果项目
前往Pinecone并创建一个帐户。
使用以下输入值创建索引：
您可以将索引名称更改为您想要的任何名称，并将维度的值保留为 1536。
完成后，您应该会看到索引的“就绪”状态，如下所示：
在 API 密钥选项卡下，复制环境和 API 密钥值；我们将在下一步中使用它们。
第 3 步：添加 API 密钥
使用 Pinecone API 密钥和环境值，在我们的 Flowise 项目中填充 Pinecone Upsert 文档。
然后将您的 OpenAI 密钥添加到这两个节点。
第 3 步：上传您的 PDF 文件
单击 PDF 文件节点中的“上传文件”按钮，然后选择您要与之交谈的 PDF 文件。
现在您的 PDF 文件已经处理完毕，您可以开始与它对话了。
第 4 步：与您的 PDF 文件对话
下面是一个示例：让我们尝试询问 PDF 文件的全部内容。
惊人的！它向我们简要介绍了 PDF 文件的全部内容。
然后你可以开始发送后续消息，AI 会记住它之前的回复。
最后的想法
总的来说，Flowise 的拖放式界面和可自定义的组件使其成为开发人员和非技术用户的强大工具。
我喜欢您保存聊天机器人模板并与社区分享的方式。想象一下，只需下载一个模板项目并对其进行一些调整以满足您的特定要求是多么酷。
这使得任何人都可以轻松开始使用 Flowise LangchainJS UI，无论他们的经验水平如何。
- 作者:Inevitable AI
- 链接:https://www.Inevitableai.ltd/article/share52
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。